14. 结论
2020-10-27 本文已影响0人
BT小芒
if you can't explain it simply，you don't understand it well enough（如果你不能简单地解释它，那你就还没有充分理解它）--Albert Einstein 阿尔伯特·爱因斯坦
the fundamental concepts of data science（数据科学的基本概念）
基础概念归3类：
1. 数据科学应用到场景的通用概念；
2. 用数据分析来思考的通用思想；
3. 从数据提取业务知识的通用方法。
applying our fundamental concepts to a new problem：mining mobile device data（将我们的基本概念应用于一个新问题：移动设备数据挖掘）
这里强调一个在数据分析的时候时刻要回忆的点，那就是，targeting variable。
changing the way we think about solutions to business problems（改变我们思考解决商业问题的方法）
what data can't do：humans in the loop，revisited（数据不能做什么：人类在循环中，重温）
the meaning of data is colored by our own beliefs
privacy，ethics，and mining data about individuals（隐私、道德和个人数据挖掘）
is there more to data science？（数据科学还有别的东西吗）
final example：from crowd-sourcing to cloud-sourcing（最后一个例子：从众包到云外包）
Amazon mechanical turk亚马逊（Amazon）的土耳其机器人（MTurk），就是你发布一个任务并公布这个任务的价格，后台有一批真人领取任务，完成后由你付钱。当然你也可以是后台那批苦工，领任务赚钱。
final words（最后的话）
读完这本书并且理解完整，那么80%情况下你不会被所谓的数据科学家忽悠。┏(＾0＾)┛
